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ELABORACION  DEL  PROTOCOLO DE INVESTIGACION En Ciencias de la Salud, de la Conducta y Áreas Afines Wilfredo Mormontoy Laurel  MPH
INVESTIGACION CIENTIFICA ,[object Object]
ETAPAS DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
FORMATOS DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN
FORMATO 1     T ítulo    Presentación Tabla de contenido I  Aspectos conceptuales 1 .1  Antecedentes 1.2  Planteamiento del problema 1.3  Justificación del estudio 1.4  Objetivos: a. General   b. Específicos  1.5  Hipótesis (si corresponde)  
  II  Aspectos metodológicos   2.1 Tipo de estudio   2.2 Definición de la (s) población (es) de    estudio   a.  Características generales   . Criterios de inclusión   . Criterios de exclusión   . Criterios de eliminación   b.  Ubicación en el espacio y tiempo  
  2.3 Diseño estadístico del muestreo.     a.  Unidad de análisis.   b.  Unidad de muestreo.   c.  Marco de muestreo.   d.  Tamaño de muestra.   e.  Método de muestreo.     2 .4 Definición de variables  
  2.5  Proceso de obtención de datos.    2 .6  Procesamiento, análisis estadístico    e interpretación de la información.  
  III Aspectos administrativos   3.1 Recursos necesarios.     3 .2 Cronograma de actividades.     3 .3 Ética de la investigación.     3 .4 Referencias bibliográficas
FORMATO 2 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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FORMATO 3 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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TÍTULO DEL ESTUDIO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
“ Asociación entre la incidencia de leishmaniosis cutánea y el índice de desarrollo humano y sus componentes en cuatro estados endémicos de Venezuela ” ,[object Object],“ Factores de riesgo de preeclampsia en pacientes del Instituto Materno Perinatal: Estudio de   casos y controles”
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ANTECEDENTES DEL ESTUDIO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA   ,[object Object],[object Object],[object Object]
PROBLEMA DE INVESTIGACION Es una pregunta, con cierta dosis de dificultad, que se origina de la observación científica de la realidad y que, al revisar la bibliografía especializada y actualizada, no se encuentra una respuesta satisfactoria .
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JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO ,[object Object],[object Object]
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OBJETIVOS DE INVESTIGACION ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],HIPOTESIS DE INVESTIGACION
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TIPOS DE ESTUDIOS I (Méndez  I. et al)   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
TIPOS DE ESTUDIOS CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE  DEL ESTUDIO (*) Retrospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación Descriptivo retrospectivo. Prospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación. Descriptivo prospectivo Retrospectivo -Transversal-Comparativo -De observación Comparativo retrospectivo.
CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE  DEL ESTUDIO (*) Prospectivo - Transversal-Comparativo - De observación. Comparativo prospectivo Retrospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación. De casos Retrospectivo - Longitudinal-  Comparativo de efecto a  causa - De observación De casos y controles.
(*)Algunos nombres se han elaborado en función de las  características principales del estudio y no están muy difundidos. CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE  DEL ESTUDIO (*) Retrospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a efecto -  De observación.  De cohorte retrospectivo.  Prospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación.  De una cohorte. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a  efecto - De observación  De cohortes. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo - Experimental.  Experimento.
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],ESQUEMA DEL ESTUDIO PROSPECTIVO DE CAUSA A  EFECTO
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],ESQUEMA DEL ESTUDIO RETROSPECTIVO DE CAUSA A EFECTO
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],ESQUEMA DEL ESTUDIO  DE EFECTO A CAUSA
RR=(a/n 1 )   /(c/n 2 ) PRIMERO  ELIJA LUEGO SIGA PARA VER SI c/ n 2 n 2 d c No expuestos a/ n 1 n 1 b a Expuestos Incidencia o riesgo Total No desarrolló enfermedad  (-) Desarrolló   enfermedad  (+) ESTUDIO COMPARATIVO DE CAUSA A EFECTO
LUEGO  MIDA EXPOSICION  PREVIA PRIMERO SELECCIONE n 2 n 1 TOTAL d c No expuestos b a Expuestos CONTROLES CASOS OR=  ad / bc ESTUDIO COMPARATIVO DE EFECTO A CAUSA
TIPOS DE ESTUDIOS II  ( ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
TIPOS DE   ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS I (Pita Fernandez S. www.fisterra.com)   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
TIPOS DE ESTUDIOS   EPIDEMIOLÓGICOS II   (Pita Fernandez S. www.fisterra.com)   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
DEFINICION DE LA (S) POBLACIÓN (ES) DE ESTUDIO   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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DISEÑO ESTADISTICO DEL MUESTREO ,[object Object],[object Object]
METODOS DE MUESTREO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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TAMAÑO DE MUESTRA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],TAMAÑO DE MUESTRA (n)
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CRITERIOS PARA LA ELECCIÓN DE UN MÉTODO DE MUESTREO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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[object Object],[object Object],[object Object],Z  = 1,96 N  = 1200 S e  = 8,6 E  =    1,5  n= (1,96) 2  (8,6) 2  = 126,3   (1,5) 2 n f  =  126,3  = 114,3 1 + 126,3/1200  n f     115
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[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],n= (1,96) 2  (0,8)(0,2) = 245,9   (0,05) 2 n    246 Interpretación:  Para estimar en la población, la proporción de pacientes no satisfechos de la atención recibida, con 95% de confianza y un error de     5%, se debe evaluar 246.
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DEFINICION DE VARIABLES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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OPERACIONALIZACION DE VARIABLES El proceso de operacionalización de una variable consiste en llevar una variable de un nivel abstracto, a un nivel concreto, es decir, que permita medirla o calificarla. Su función es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. (Pineda, et al). Hermida plantea que “operacionalizar” las variables significa explicar cómo se miden. A este proceso algunos le llaman construcción de variables, justificando que se da una elaboración de conceptos, definiciones e indicadores.
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Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Producti-vidad Capacidad de un aspecto productivo para crear bienes o servicios en determinada unidad de tiempo. Cantidad de bienes producidos por un trabajador en una jornada laboral de ocho horas. Mano de obra Maquinaria Materiales o energía Cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo 10 – 19 20 – 24    25
Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Tiempo de espera para recibir atención de primer nivel Duración desde el momento que solicita atención medica al momento de recibirla. Se medirá calculando la diferencia de la hora de registro de la llegada del paciente a solicitar la consulta y el registro de la hora en que recibe la atención medica. Minutos < 10 10 – 15 ≥  15
Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Edad Tiempo que una persona ha vivido, a contar desde que nació. Número de años cumplidos por el sujeto de estudio desde el nacimiento hasta el momento de realización del estudio. Años 30 – 34 35 – 39 40 – 44 ≥  45
PROCESO DE OBTENCION DE DATOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
INSTRUMENTO O FORMULARIO ,[object Object],[object Object]
[object Object],DISEÑO DEL FORMULARIO
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RECOMENDACIONES PARA EL DISEÑO DEL FORMULARIO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Estudio piloto ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Estudio piloto ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Estudio piloto ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],VALIDACIÓN DEL INSTRUMENTO
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],CONFIABILIDAD VALIDEZ VALIDO En sucesivas mediciones  da resultados similares Mide lo que  se quiere medir
CONFIABILIDAD ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
CONFIABILIDAD ,[object Object],[object Object]
CONFIABILIDAD ,[object Object],[object Object]
∑  s 2 i   =  s 2 1  +   s 2 2  +   s 2 3  +………  +  s 2 K SUJETOS ITEMS 1 2 3 4 5 6 … .. k TOTAL 1 2 n VARIANZAS s 2 1 s 2 2 s 2 3 s 2 K s 2 T
Confiabilidad para respuestas politómicas Mediante el coeficiente alfa de Cronbach α =  Donde:  ∑ s 2 i  = varianza de cada ítem s 2 T  = varianza de los puntajes totales k = número de ítems del instrumento   α  ≥ 0,60   instrumento confiable * En Excel las varianzas se hallan con la opción VAR A continuación dos ejemplos, el 1ero en Excel (n =30 y k= 18) y el segundo en SPSS
 
 
 
 
 
 
Confiabilidad para respuestas dicotómicas Mediante la fórmula 20 de Kuder – Richardson  (Fórmula 20 K – R) r  K - R   =  Donde:  p i q i  = varianza de cada ítem s 2 T  = varianza de los puntajes totales k = número de ítems del instrumento r  K - R   ≥ 0.60   instrumento confiable *En Excel los valores de  p i q i  se hallan con la opción VARA
VALIDEZ ,[object Object],[object Object]
VALIDEZ INTERNA: PREDICTIVIDAD SUJETOS ITEMS 1 2 3 4 5 6 … .. k TOTAL 1 2 n r de Pearson r 1 r 2 r 3 r k
Validez para respuestas politómicas Método Item - test Mediante el coeficiente de correlación r de Pearson Si r  ≥ 0,20   el item es válido (Garrett H.) 2 y) ( )- 2 y (n 2 x) ( )- 2 x (n y) x)( ( Xy- n = r ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
 
Validez para respuestas dicotómicas Método item - test Mediante el coeficiente de correlación biserial puntual r  ≥ 0,20   el item es válido (Garrett H.) i i T 0 1 p b q p S X X = r    
VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS ,[object Object],[object Object]
VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS ,[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS
Ejemplos de preguntas para jueces
 
VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS Utilizando la prueba binomial se determina la significación estadística de la concordancia entre los evaluadores para cada pregunta, cuando el valor de p < 0,05 se dice que existe concordancia significativa entre expertos en esa pregunta. No procede obtener el promedio de valores de p.  Si alguna pregunta del cuestionario de validación tiene un p ≥ 0,05 se tomará en cuenta las sugerencias y observaciones del experto para la elaboración del formulario final de estudio.
 
Tabla binomial
Informe de la validación del instrumento
 
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ESTADISTICA  DESCRIPTIVA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Se utiliza en:
ESTADISTICA  DESCRIPTIVA PRESENTAR LA INFORMACION EN FORMA CONCISA, CLARA Y COMPRENSIBLE . TIENE COMO OBJETIVO FINAL :
ESTADISTICA DESCRIPTIVA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],COMPRENDE:
ESTADISTICA  INFERENCIAL Estudios con Muestras probabilísticas Se utiliza en:
ESTADISTICA  INFERENCIAL OBTENER CONCLUSIONES DE NATURALEZA PROBABILÍSTICA SOBRE  LA POBLACIÓN  EN BASE  A RESULTADOS OBTENIDOS  EN LA MUESTRA. TIENE COMO OBJETIVO :
ESTADISTICA INFERENCIAL ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],COMPRENDE
 
 
 
 
INTERPRETACION DE RESULTADOS ESTADÍSTICOS Ing. WILFREDO MORMONTOY LAUREL  MPH
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El valor de p  se denomina nivel de significación observado o calculado.  El nivel de significación esperado, referencial o máximo error tolerable, se representa con     y en investigaciones biomédicas usualmente    = 0,05. El valor de p obtenido se compara con    para determinar la significación estadística del resultado; y si: p    0,05, se considera el resultado como estadísticamente no significativo, si p < 0,05, resultado estadísticamente significativo y si, p < 0,01, resultado altamente significativo
 
 
 
 
 
 
 
 

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Power Point: Elaboración del Protocolo de Investigación

  • 1. ELABORACION DEL PROTOCOLO DE INVESTIGACION En Ciencias de la Salud, de la Conducta y Áreas Afines Wilfredo Mormontoy Laurel MPH
  • 2.
  • 3.
  • 4. FORMATOS DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN
  • 5. FORMATO 1   T ítulo   Presentación Tabla de contenido I Aspectos conceptuales 1 .1  Antecedentes 1.2 Planteamiento del problema 1.3 Justificación del estudio 1.4  Objetivos: a. General b. Específicos 1.5  Hipótesis (si corresponde)  
  • 6. II Aspectos metodológicos 2.1 Tipo de estudio 2.2 Definición de la (s) población (es) de estudio a. Características generales . Criterios de inclusión . Criterios de exclusión . Criterios de eliminación b. Ubicación en el espacio y tiempo  
  • 7. 2.3 Diseño estadístico del muestreo.   a. Unidad de análisis. b. Unidad de muestreo. c. Marco de muestreo. d. Tamaño de muestra. e. Método de muestreo.   2 .4 Definición de variables  
  • 8. 2.5 Proceso de obtención de datos.   2 .6 Procesamiento, análisis estadístico e interpretación de la información.  
  • 9. III Aspectos administrativos 3.1 Recursos necesarios.   3 .2 Cronograma de actividades.   3 .3 Ética de la investigación.   3 .4 Referencias bibliográficas
  • 10.
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  • 12.
  • 13.
  • 14.
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  • 16.
  • 17.
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  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22. PROBLEMA DE INVESTIGACION Es una pregunta, con cierta dosis de dificultad, que se origina de la observación científica de la realidad y que, al revisar la bibliografía especializada y actualizada, no se encuentra una respuesta satisfactoria .
  • 23.
  • 24.
  • 25.
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  • 52.
  • 53. TIPOS DE ESTUDIOS CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*) Retrospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación Descriptivo retrospectivo. Prospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación. Descriptivo prospectivo Retrospectivo -Transversal-Comparativo -De observación Comparativo retrospectivo.
  • 54. CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*) Prospectivo - Transversal-Comparativo - De observación. Comparativo prospectivo Retrospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación. De casos Retrospectivo - Longitudinal- Comparativo de efecto a causa - De observación De casos y controles.
  • 55. (*)Algunos nombres se han elaborado en función de las características principales del estudio y no están muy difundidos. CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*) Retrospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a efecto - De observación. De cohorte retrospectivo. Prospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación. De una cohorte. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a efecto - De observación De cohortes. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo - Experimental. Experimento.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59. RR=(a/n 1 ) /(c/n 2 ) PRIMERO ELIJA LUEGO SIGA PARA VER SI c/ n 2 n 2 d c No expuestos a/ n 1 n 1 b a Expuestos Incidencia o riesgo Total No desarrolló enfermedad (-) Desarrolló enfermedad (+) ESTUDIO COMPARATIVO DE CAUSA A EFECTO
  • 60. LUEGO MIDA EXPOSICION PREVIA PRIMERO SELECCIONE n 2 n 1 TOTAL d c No expuestos b a Expuestos CONTROLES CASOS OR= ad / bc ESTUDIO COMPARATIVO DE EFECTO A CAUSA
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  • 94. OPERACIONALIZACION DE VARIABLES El proceso de operacionalización de una variable consiste en llevar una variable de un nivel abstracto, a un nivel concreto, es decir, que permita medirla o calificarla. Su función es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. (Pineda, et al). Hermida plantea que “operacionalizar” las variables significa explicar cómo se miden. A este proceso algunos le llaman construcción de variables, justificando que se da una elaboración de conceptos, definiciones e indicadores.
  • 95.
  • 96.
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  • 98.
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  • 101.
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  • 104. Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Producti-vidad Capacidad de un aspecto productivo para crear bienes o servicios en determinada unidad de tiempo. Cantidad de bienes producidos por un trabajador en una jornada laboral de ocho horas. Mano de obra Maquinaria Materiales o energía Cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo 10 – 19 20 – 24  25
  • 105. Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Tiempo de espera para recibir atención de primer nivel Duración desde el momento que solicita atención medica al momento de recibirla. Se medirá calculando la diferencia de la hora de registro de la llegada del paciente a solicitar la consulta y el registro de la hora en que recibe la atención medica. Minutos < 10 10 – 15 ≥ 15
  • 106. Variable Def. conceptual Def. operacional Dimen-siones Indicadores Codifi-cación Edad Tiempo que una persona ha vivido, a contar desde que nació. Número de años cumplidos por el sujeto de estudio desde el nacimiento hasta el momento de realización del estudio. Años 30 – 34 35 – 39 40 – 44 ≥ 45
  • 107.
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  • 120. ∑ s 2 i = s 2 1 + s 2 2 + s 2 3 +……… + s 2 K SUJETOS ITEMS 1 2 3 4 5 6 … .. k TOTAL 1 2 n VARIANZAS s 2 1 s 2 2 s 2 3 s 2 K s 2 T
  • 121. Confiabilidad para respuestas politómicas Mediante el coeficiente alfa de Cronbach α = Donde: ∑ s 2 i = varianza de cada ítem s 2 T = varianza de los puntajes totales k = número de ítems del instrumento α ≥ 0,60 instrumento confiable * En Excel las varianzas se hallan con la opción VAR A continuación dos ejemplos, el 1ero en Excel (n =30 y k= 18) y el segundo en SPSS
  • 122.  
  • 123.  
  • 124.  
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  • 126.  
  • 127.  
  • 128. Confiabilidad para respuestas dicotómicas Mediante la fórmula 20 de Kuder – Richardson (Fórmula 20 K – R) r K - R = Donde: p i q i = varianza de cada ítem s 2 T = varianza de los puntajes totales k = número de ítems del instrumento r K - R ≥ 0.60 instrumento confiable *En Excel los valores de p i q i se hallan con la opción VARA
  • 129.
  • 130. VALIDEZ INTERNA: PREDICTIVIDAD SUJETOS ITEMS 1 2 3 4 5 6 … .. k TOTAL 1 2 n r de Pearson r 1 r 2 r 3 r k
  • 131. Validez para respuestas politómicas Método Item - test Mediante el coeficiente de correlación r de Pearson Si r ≥ 0,20 el item es válido (Garrett H.) 2 y) ( )- 2 y (n 2 x) ( )- 2 x (n y) x)( ( Xy- n = r ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
  • 132.  
  • 133. Validez para respuestas dicotómicas Método item - test Mediante el coeficiente de correlación biserial puntual r ≥ 0,20 el item es válido (Garrett H.) i i T 0 1 p b q p S X X = r    
  • 134.
  • 135.
  • 136.
  • 137.
  • 138. Ejemplos de preguntas para jueces
  • 139.  
  • 140. VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOS Utilizando la prueba binomial se determina la significación estadística de la concordancia entre los evaluadores para cada pregunta, cuando el valor de p < 0,05 se dice que existe concordancia significativa entre expertos en esa pregunta. No procede obtener el promedio de valores de p. Si alguna pregunta del cuestionario de validación tiene un p ≥ 0,05 se tomará en cuenta las sugerencias y observaciones del experto para la elaboración del formulario final de estudio.
  • 141.  
  • 143. Informe de la validación del instrumento
  • 144.  
  • 145.
  • 146.
  • 147.
  • 148.
  • 149. ESTADISTICA DESCRIPTIVA PRESENTAR LA INFORMACION EN FORMA CONCISA, CLARA Y COMPRENSIBLE . TIENE COMO OBJETIVO FINAL :
  • 150.
  • 151. ESTADISTICA INFERENCIAL Estudios con Muestras probabilísticas Se utiliza en:
  • 152. ESTADISTICA INFERENCIAL OBTENER CONCLUSIONES DE NATURALEZA PROBABILÍSTICA SOBRE LA POBLACIÓN EN BASE A RESULTADOS OBTENIDOS EN LA MUESTRA. TIENE COMO OBJETIVO :
  • 153.
  • 154.  
  • 155.  
  • 156.  
  • 157.  
  • 158. INTERPRETACION DE RESULTADOS ESTADÍSTICOS Ing. WILFREDO MORMONTOY LAUREL MPH
  • 159.
  • 160.
  • 161. El valor de p se denomina nivel de significación observado o calculado. El nivel de significación esperado, referencial o máximo error tolerable, se representa con  y en investigaciones biomédicas usualmente  = 0,05. El valor de p obtenido se compara con  para determinar la significación estadística del resultado; y si: p  0,05, se considera el resultado como estadísticamente no significativo, si p < 0,05, resultado estadísticamente significativo y si, p < 0,01, resultado altamente significativo
  • 162.  
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  • 164.  
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